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基于数字粒子图像处理的细水雾雾场速度测量(6)

时间:2017-02-16 16:26来源:毕业论文
图2.4 互相关法程序流程图 基于FFT的互相关算法在很弱的先验约束前提下,大大减少了DPIV算法的运算量,提高了运算速度,使DPIV算法具备实时性成为可能


 
图2.4 互相关法程序流程图
基于FFT的互相关算法在很弱的先验约束前提下,大大减少了DPIV算法的运算量,提高了运算速度,使DPIV算法具备实时性成为可能。由于约束条件很弱,且与流体运动的物理规律相符合,所以对于绝大多数实际的应用场合,该算法在大大减少运算时间的同时,并没有降低运算的精度。使用了亚像素拟合算法之后,精度反倒比一般的相关算法为高。随着CCD摄像机的时间、空间分辨率的提高及微机运算和存储速度的提高,实时、精确地获得流体的速度场数据将不再只是一个梦想。
 3  DPIV系统
DPIV系统主要由三部分组成:示踪粒子,光源系统,图像采集和处理系统(包括CCD相机、图像采集卡以及控制软件等)。
3.1示踪粒子
DPIV技术属于非直接测量,它最终测得的实际是悬浮于流体内的示踪粒子的速度而不是真实的流场速度,所以测量结果是否能够真正反映流场的真是情况取决于示踪粒子的行为。因此,我们必须选择适当的示踪粒子。在DPIV测量中,示踪粒子除了要满足无毒、无腐蚀、化学性稳定和清洁等一般的要求之外,还需要满足两个基本要求:第一,粒子应该是良好的光散射体,其成像可见性应足够好;第二,粒子跟随流体的流动性要好。一般来讲,在其他条件一样的情况下粒子的尺寸愈小其对流体流动的跟随性则愈好然而,粒子的尺寸愈小则其对光的散射性愈差,也就是说粒子的跟随性和光散射性是相互矛盾的。因此,根据实验要求选择合适的粒子是十分必要的。
示踪粒子的制备技术[31]主要有:①通过加热形成有蒸汽,然后在气流场中浓缩成油滴。②将液态物质雾化。③通过挥发或悬浮选择出需要的固态粒子。④通过研磨得到固态粒子。常用的示踪粒子如表3.1所示。
表3.1 DPIV中常用示踪粒子
流体介质-水    流体介质-空气
细沙    二氧化钛
玻璃球    铝粉
有机玻璃    烟雾
聚氯乙烯    硅油
三氧化二铝    水滴
空气泡    DOP气溶胶
氢气泡    乙二醇蒸汽
3.2 光源系统
示踪粒子的散射光强比较微弱,除了特殊场合可利用散光灯等光源,一般情况下不能采用普通光源。激光具有单色性好、相干性好、方向性好和高强度等特点。随着激光技术的进步,高频、大功率激光器在DPIV应用中成为可能并得到普及。
产生片光源的光路结构有多种,通常可以由激光经过柱面镜和球面镜形成。其中,柱面镜,准直了的光束通过柱面镜后在一个方向内发散,同时球面镜用于控制片光的厚度(图3.1)。
 图3.1 片光的产生
3.3 图像采集和处理系统
图像采集和处理系统是DPIV图像系统的核心部分,主要包括CCD相机、图像采集卡和计算机控制软件等。
 
图3.2 DPIV处理软件界面
笔者根据DPIV原理,自行设计了DPIV图像处理软件的界面并编写了相关图像处理程序,其界面如图3.2所示。图中的坐标系用来显示打开的图像及匹配后的速度场。它的处理模块如图3.3所示:打开图像后,转化为灰度值图像,然后保存,再进行图像匹配,会弹出COR算法参数对话框(如图3.4),输入相关参数进行运算,输出速度场矢量图后(如图3.5),对数据进行保存即可。保存的结果中可以获得粒子在x方向和y方向的像素位移及速度分量,以及各计算点在图像中对应的位置,以及速度矢量图。
 图3.3 DPIV系统软件模块
图3.4 COR算法参数对话框 基于数字粒子图像处理的细水雾雾场速度测量(6):http://www.youerw.com/huaxue/lunwen_3049.html
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